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          • 本發(fā)明公開了一種波浪能設(shè)備網(wǎng)格集群式相互連接及動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法,S1.采集目標(biāo)海域內(nèi)的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)集;S2.建立海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫;S3.基于海洋環(huán)境數(shù)據(jù)庫構(gòu)建波浪能設(shè)備集群化布置的優(yōu)化模型;S4.利用渦流優(yōu)化算法對(duì)所述優(yōu)化模型進(jìn)行求解,計(jì)算獲得波...
          • 本發(fā)明公開了多級(jí)嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,涉及通用儀器儀表制造技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提供了一種多級(jí)嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)的線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)與磁場(chǎng)特性全局靈敏度下互逆分析設(shè)計(jì)方法,基于本發(fā)明可明確多級(jí)嵌套亥姆霍茲型線圈系統(tǒng)各設(shè)計(jì)參數(shù)的最優(yōu)設(shè)計(jì)表...
          • 本申請(qǐng)涉及一種繩網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)射參數(shù)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法針對(duì)繩網(wǎng)發(fā)射參數(shù)存在非線性耦合關(guān)系導(dǎo)致優(yōu)化維度高的問題,采用正交實(shí)驗(yàn)靈敏度分析方法,選取高靈敏度的發(fā)射參數(shù),降低后續(xù)優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)成本。隨后,引入多項(xiàng)式混沌展開建立參數(shù)隨...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)值機(jī)理引導(dǎo)的軟巖TBM卡機(jī)風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:S01:建立擠壓性軟巖地層TBM動(dòng)態(tài)掘進(jìn)全過程精細(xì)化數(shù)值模擬模型,模型包含TBM刀盤、前中尾梯級(jí)護(hù)盾、軟巖、管片襯砌及壁后回填材料,模擬演化過程;S02:系統(tǒng)性...
          • 本發(fā)明涉及冰雪環(huán)境模擬技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于多場(chǎng)耦合的冰雪環(huán)境模擬測(cè)試方法。該方法采集目標(biāo)冰雪環(huán)境下的動(dòng)態(tài)多場(chǎng)數(shù)據(jù)集合,涵蓋周期性溫度變化序列、相對(duì)濕度波動(dòng)序列及表面冰層厚度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);對(duì)其實(shí)施多物理場(chǎng)耦合數(shù)值模擬處理,生成包含軸向熱傳...
          • 本申請(qǐng)涉及電氣設(shè)計(jì)與智能優(yōu)化計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種電容器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:對(duì)電容器結(jié)構(gòu)參數(shù)建模處理,并對(duì)參數(shù)空間進(jìn)行劃分得到初始模型集;根據(jù)幾何模型與材料屬性得到多物理場(chǎng)仿真模型;基于所述仿真模型得到電容值、...
          • 本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種大語言模型優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置。該方法通過在預(yù)訓(xùn)練大語言模型中輸入問題得到候選答案,計(jì)算候選答案的第一獎(jiǎng)勵(lì)值、第二獎(jiǎng)勵(lì)值和第三獎(jiǎng)勵(lì)值,其中第一獎(jiǎng)勵(lì)值用于表征候選答案的基礎(chǔ)獎(jiǎng)勵(lì),第二獎(jiǎng)勵(lì)值用于表征候選答案與...
          • 本申請(qǐng)涉及人工智能,提供一種文本處理模型的訓(xùn)練方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品。訓(xùn)練方法包括:基于第一文本中的每個(gè)語句的每個(gè)字符的編碼,對(duì)每個(gè)語句進(jìn)行重排序,其中,第二文本包括多個(gè)語句;在第二文本中根據(jù)所述多個(gè)語句的位置順序選取第一預(yù)設(shè)數(shù)量的第一語...
          • 本發(fā)明公開了異構(gòu)環(huán)境的自適應(yīng)數(shù)據(jù)并行優(yōu)化分布式訓(xùn)練方法及系統(tǒng),該方法首先搭建由參數(shù)服務(wù)器與多個(gè)計(jì)算設(shè)備組成的混合拓?fù)浼軜?gòu),建立訓(xùn)練時(shí)間模型,綜合考慮數(shù)據(jù)傳輸、本地計(jì)算和參數(shù)通信三類時(shí)延。其次基于訓(xùn)練時(shí)間模型,定義以最小化訓(xùn)練瓶頸為目標(biāo)的調(diào)度...
          • 本發(fā)明涉及一種工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法及系統(tǒng),其中的工程領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建方法包括如下步驟:S1、獲取工程規(guī)范文檔和合同文檔;S2、從工程規(guī)范文檔提取技術(shù)要素,構(gòu)建技術(shù)知識(shí)子圖,所述技術(shù)知識(shí)子圖包含相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)參數(shù)節(jié)點(diǎn);S3、從合同文檔提取...
          • 本發(fā)明涉及一種鋰離子電池缺陷事件演化預(yù)測(cè)方法和裝置,包括:獲取鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù),并對(duì)鋰離子電池缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù);使用BERT?BiLSTM?CRF模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷事件抽取,得到缺陷事件抽取結(jié)果;基于缺陷事...
          • 本申請(qǐng)公開了一種用于醫(yī)療問答任務(wù)的兩階段知識(shí)推理蒸餾方法、系統(tǒng)及介質(zhì),涉及醫(yī)療問答領(lǐng)域,方法包括:采用教師模型對(duì)原始醫(yī)療問答數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)解析及結(jié)構(gòu)化處理得到多個(gè)醫(yī)學(xué)知識(shí)三元組;學(xué)生模型進(jìn)行一階段知識(shí)蒸餾得到一次訓(xùn)練完成的學(xué)生模型,然后進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種船舶使用岸電期間顆粒污染物減排量核算方法,步驟為:S1、根據(jù)碼頭統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可獲取難度,提出基于使用岸電船舶數(shù)量對(duì)減排量進(jìn)行核算的第一層次,基于使用岸電船舶吞吐量或使用岸電時(shí)間對(duì)減排量進(jìn)行核算的第二層次,以及基于岸電使用量對(duì)減排...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于AIoT的城市管理數(shù)智消納場(chǎng)管理平臺(tái),包括:感知檢測(cè)模塊,用于連接消納場(chǎng)各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,以對(duì)消納場(chǎng)進(jìn)行多方位感知檢測(cè);隊(duì)列生成模塊,用于根據(jù)獲取的運(yùn)輸任務(wù)信息,生成消納管理隊(duì)列;車輛調(diào)度模塊,用于基于消納管理隊(duì)列,通過感...
          • 本發(fā)明公開了一種碳約束微電網(wǎng)能源管理的兩階段優(yōu)化方法,包括步驟:建立微電網(wǎng)中各類組件的功率平衡約束、經(jīng)濟(jì)?低碳聯(lián)合目標(biāo)函數(shù),優(yōu)化求解柴油機(jī)功率、電網(wǎng)交易、負(fù)荷策略及儲(chǔ)能調(diào)度;將系統(tǒng)級(jí)CVaR尾部風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)根據(jù)其概率分布,按時(shí)間窗面積比例解耦至...
          • 本發(fā)明公開了一種工程地質(zhì)體多參數(shù)耦合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,屬于地質(zhì)安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,能夠解決現(xiàn)有地質(zhì)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法無法實(shí)現(xiàn)水利水電工程地質(zhì)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估隨多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)、自動(dòng)化更新并預(yù)測(cè)未來風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)的問題。所述方法包括:S1、根據(jù)目標(biāo)工程區(qū)域的初...
          • 本發(fā)明涉及模塊化裝配產(chǎn)線技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及面向可重構(gòu)模塊化生產(chǎn)的過程管控系統(tǒng)及實(shí)現(xiàn)方法。包括應(yīng)力采集模塊、歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、精度預(yù)測(cè)模塊、預(yù)緊力補(bǔ)償模塊以及主控制模塊;所述應(yīng)力采集模塊用于采集模塊重構(gòu)過程中的機(jī)械應(yīng)力殘留量;所述歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)...
          • 本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域,具體地涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的物流配送的方法及系統(tǒng),包括:通過時(shí)空預(yù)測(cè)模型,計(jì)算路網(wǎng)中各路段在未來多個(gè)時(shí)間窗口的預(yù)測(cè)通行時(shí)間成本;利用貝葉斯推斷模型,為每個(gè)訂單在所述多個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)生成離散的簽收成功概率分布;應(yīng)用多目...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)藥物流追溯調(diào)度領(lǐng)域,具體是公開了一種智能化醫(yī)藥物流追溯調(diào)度系統(tǒng),系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊、醫(yī)藥信息管理模塊、智能調(diào)度優(yōu)化模塊、醫(yī)藥追溯模塊、云服務(wù)器和本地?cái)?shù)據(jù)庫。本發(fā)明通過構(gòu)建混合整數(shù)多目標(biāo)調(diào)度模型,結(jié)合醫(yī)藥物流網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)及車輛容量...
          • 本發(fā)明公開了基于AI的多式聯(lián)運(yùn)資源協(xié)同動(dòng)態(tài)配置方法,包括以下步驟:構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層,用于采集多維數(shù)據(jù);對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)信息,動(dòng)態(tài)構(gòu)建數(shù)字孿生平臺(tái);訓(xùn)練多個(gè)智能體;并將多個(gè)智能體在聯(lián)邦學(xué)習(xí)集群框架下進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練;...
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